Estado actual y tendencias futuras de la aplicación de grandes modelos en la industria financiera
Desde el lanzamiento de ChatGPT, ha generado rápidamente un amplio interés en la industria financiera. Al principio, el sector mostró una ansiedad general hacia la nueva tecnología, temiendo perder oportunidades de desarrollo. Sin embargo, con el paso del tiempo, esta ansiedad ha evolucionado hacia una actitud más racional y pragmática.
La industria financiera ha pasado por varias etapas en su comprensión de los grandes modelos: una etapa inicial de ansiedad y exploración, una etapa intermedia de formación de equipos y búsqueda de dirección, y una etapa final de reflexión racional y aprendizaje de benchmarks. Actualmente, muchas instituciones financieras han incorporado los grandes modelos en su planificación estratégica, comenzando a realizar un pensamiento y una disposición más sistematizados.
De la pasión a la razón
A principios de año, la comprensión de las instituciones financieras sobre los grandes modelos era bastante limitada, más que nada se trataba de una actitud de "seguir la corriente" para hacer publicidad y explorar. A medida que varias empresas tecnológicas nacionales lanzaron productos de grandes modelos, algunas de las principales instituciones financieras comenzaron a negociar colaboraciones, con la esperanza de desarrollar sus propios grandes modelos.
Después de mayo, limitado por factores como los recursos de computación y los costos, el enfoque de las instituciones financieras ha pasado gradualmente de "construir modelos" a "valor de aplicación". Las grandes instituciones tienden a introducir modelos grandes básicos y construir sus propios modelos empresariales, mientras que las instituciones más pequeñas consideran más directamente el uso de servicios API.
Debido a los altos requisitos de seguridad de datos y cumplimiento en la industria financiera, la implementación de grandes modelos en este sector ha sido algo más lenta de lo esperado. Sin embargo, algunas instituciones ya han comenzado a explorar soluciones, como la construcción de capacidades propias y el despliegue híbrido. Al mismo tiempo, el trabajo de gobernanza de datos también se está fortaleciendo.
Entrar desde el escenario periférico
Actualmente, las instituciones financieras están aplicando grandes modelos principalmente en escenarios internos, como oficinas inteligentes, desarrollo inteligente, atención al cliente inteligente, etc. Teniendo en cuenta factores como la inmadurez de la tecnología, en la industria se considera generalmente que no es apropiado utilizar grandes modelos directamente en los negocios centrales orientados al cliente a corto plazo.
Los asistentes de código y las preguntas y respuestas de documentación ya se han implementado en varias instituciones. Sin embargo, en términos generales, estas aplicaciones aún no han tocado los aspectos centrales de los negocios financieros. Se espera que antes de finales de este año aparezcan varios proyectos que apliquen grandes modelos en escenarios de negocios centrales.
Al promover la aplicación de grandes modelos, algunas instituciones financieras están reestructurando su arquitectura de sistemas, construyendo un marco jerárquico que incluye múltiples niveles como infraestructura, modelos, servicios y aplicaciones. Esta arquitectura generalmente tiene dos características: primero, el gran modelo desempeña un papel central, utilizando modelos tradicionales como habilidades; segundo, se adopta una estrategia de múltiples modelos, donde se realiza una "carrera" interna para seleccionar los mejores.
La brecha de talento sigue siendo enorme.
La aplicación de grandes modelos ya ha comenzado a afectar la estructura de personal en la industria financiera. Algunos puestos tradicionales enfrentan el riesgo de ser reemplazados, pero al mismo tiempo también ha generado una nueva demanda de talento. Las instituciones financieras generalmente esperan mejorar la eficiencia de los empleados a través de grandes modelos, en lugar de simplemente despedir o reducir personal.
Actualmente, los talentos con capacidad para aplicar modelos grandes son muy escasos. Las instituciones financieras no solo necesitan talentos que sepan utilizar estos modelos, sino también equipos técnicos que puedan construir y optimizar dichos modelos. Algunas instituciones ya han comenzado a tomar medidas, como colaborar con empresas tecnológicas para llevar a cabo capacitaciones.
Con la profundización de la aplicación de modelos grandes, la estructura de personal de las instituciones financieras podría cambiar. Los empleados que dominen las habilidades de aplicación de modelos grandes serán más competitivos. En general, la tecnología de modelos grandes está trayendo nuevas oportunidades y desafíos para la industria financiera, impulsando al sector hacia una dirección más inteligente.
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SpeakWithHatOn
· hace12h
Jugar es jugar, ¿quién se atreve a invertir?
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AirdropHunter007
· hace12h
no es mejor comprar moneda y dejar que gane
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ImpermanentPhilosopher
· hace13h
Si después de especular en la Comunidad de cadena y en IA no se puede ganar dinero, considérame como un perdedor.
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GateUser-7b078580
· hace13h
Otra ronda de subida sin sentido. Las reglas históricas muestran que cada vez que hay una revolución tecnológica en el sector financiero, debe colapsar un 80%.
Estado actual de la aplicación de grandes modelos en la industria financiera: de la emoción a la razón, aumento explosivo de la demanda de talento
Estado actual y tendencias futuras de la aplicación de grandes modelos en la industria financiera
Desde el lanzamiento de ChatGPT, ha generado rápidamente un amplio interés en la industria financiera. Al principio, el sector mostró una ansiedad general hacia la nueva tecnología, temiendo perder oportunidades de desarrollo. Sin embargo, con el paso del tiempo, esta ansiedad ha evolucionado hacia una actitud más racional y pragmática.
La industria financiera ha pasado por varias etapas en su comprensión de los grandes modelos: una etapa inicial de ansiedad y exploración, una etapa intermedia de formación de equipos y búsqueda de dirección, y una etapa final de reflexión racional y aprendizaje de benchmarks. Actualmente, muchas instituciones financieras han incorporado los grandes modelos en su planificación estratégica, comenzando a realizar un pensamiento y una disposición más sistematizados.
De la pasión a la razón
A principios de año, la comprensión de las instituciones financieras sobre los grandes modelos era bastante limitada, más que nada se trataba de una actitud de "seguir la corriente" para hacer publicidad y explorar. A medida que varias empresas tecnológicas nacionales lanzaron productos de grandes modelos, algunas de las principales instituciones financieras comenzaron a negociar colaboraciones, con la esperanza de desarrollar sus propios grandes modelos.
Después de mayo, limitado por factores como los recursos de computación y los costos, el enfoque de las instituciones financieras ha pasado gradualmente de "construir modelos" a "valor de aplicación". Las grandes instituciones tienden a introducir modelos grandes básicos y construir sus propios modelos empresariales, mientras que las instituciones más pequeñas consideran más directamente el uso de servicios API.
Debido a los altos requisitos de seguridad de datos y cumplimiento en la industria financiera, la implementación de grandes modelos en este sector ha sido algo más lenta de lo esperado. Sin embargo, algunas instituciones ya han comenzado a explorar soluciones, como la construcción de capacidades propias y el despliegue híbrido. Al mismo tiempo, el trabajo de gobernanza de datos también se está fortaleciendo.
Entrar desde el escenario periférico
Actualmente, las instituciones financieras están aplicando grandes modelos principalmente en escenarios internos, como oficinas inteligentes, desarrollo inteligente, atención al cliente inteligente, etc. Teniendo en cuenta factores como la inmadurez de la tecnología, en la industria se considera generalmente que no es apropiado utilizar grandes modelos directamente en los negocios centrales orientados al cliente a corto plazo.
Los asistentes de código y las preguntas y respuestas de documentación ya se han implementado en varias instituciones. Sin embargo, en términos generales, estas aplicaciones aún no han tocado los aspectos centrales de los negocios financieros. Se espera que antes de finales de este año aparezcan varios proyectos que apliquen grandes modelos en escenarios de negocios centrales.
Al promover la aplicación de grandes modelos, algunas instituciones financieras están reestructurando su arquitectura de sistemas, construyendo un marco jerárquico que incluye múltiples niveles como infraestructura, modelos, servicios y aplicaciones. Esta arquitectura generalmente tiene dos características: primero, el gran modelo desempeña un papel central, utilizando modelos tradicionales como habilidades; segundo, se adopta una estrategia de múltiples modelos, donde se realiza una "carrera" interna para seleccionar los mejores.
La brecha de talento sigue siendo enorme.
La aplicación de grandes modelos ya ha comenzado a afectar la estructura de personal en la industria financiera. Algunos puestos tradicionales enfrentan el riesgo de ser reemplazados, pero al mismo tiempo también ha generado una nueva demanda de talento. Las instituciones financieras generalmente esperan mejorar la eficiencia de los empleados a través de grandes modelos, en lugar de simplemente despedir o reducir personal.
Actualmente, los talentos con capacidad para aplicar modelos grandes son muy escasos. Las instituciones financieras no solo necesitan talentos que sepan utilizar estos modelos, sino también equipos técnicos que puedan construir y optimizar dichos modelos. Algunas instituciones ya han comenzado a tomar medidas, como colaborar con empresas tecnológicas para llevar a cabo capacitaciones.
Con la profundización de la aplicación de modelos grandes, la estructura de personal de las instituciones financieras podría cambiar. Los empleados que dominen las habilidades de aplicación de modelos grandes serán más competitivos. En general, la tecnología de modelos grandes está trayendo nuevas oportunidades y desafíos para la industria financiera, impulsando al sector hacia una dirección más inteligente.